離散時間保險風險模型

『壹』 保險基本風險是指什麼

保險風險是指尚未發生的、能使保險對象遭受損害的危險或事故，如自然災害、意外事故或事件等。被視為保險風險的事件具有可能性和偶然性。

保險風險的特徵：

(一)風險的不確定性

1.不能確定是否會發生。就個體風險而言，其是否發生是偶然的，是一種隨機現象，具有不確定性。

2.不能確定發生時間。雖然某些風險必然會發生，但何時發生卻是不確定的。例如，生命風險中，死亡是必然發生的，這是人生的必然現象，但是具體到某一個人何時死亡，在其健康時卻是不可能確定的。

3.不能確定事故的後果，即損失程度的不確定性。例如，沿海地區每年都會遭受台風襲擊，但每一次的後果不同，人們對未來年份發生的台風是否會造成財產損失或人身傷亡以及損失程度也無法准確預測。

正是風險的這種總體上的必然性與個體上的偶然性的統一，構成了風險的不確定性。

(二)風險的客觀性

風險不以人的意志為轉移，是獨立於人的意識之外的客觀存在。例如，自然界的地震、台風、洪水，社會領域的戰爭、瘟疫、沖突、意外事故等，都是不以人的意志為轉移的客觀存在。因此，人們只能在一定的時間和空間內改變風險存在和發生的條件，降低風險發生的頻率和損失程度，但風險是不可能徹底消除的。正是風險的客觀存在，決定了保險活動或保險制度存在的必要性。

(三)風險的普遍性

人類的歷史就是與各種風險相伴的歷史。在當今社會，風險滲入到社會、企業、個人生活的方方面面，個人面臨著生、老、病、死、意外傷害等風險;企業面臨著自然風險、市場風險、技術風險、政治風險等;甚至國家和政府機關也面臨著各種風險。正是由於這些普遍存在的對人類社會生產和人們的生活構成威脅的風險，有了保險存在的必要和發展的可能。

(四)風險的可測定性

個別風險的發生是偶然的，不可預知的，但通過對大量風險事故的觀察發現，風險往往呈現出明顯的規律性。運用統計方法去處理大量相互獨立的偶發風險事故，可比較准確地反映風險的規律性。根據以往大量資料，利用概率論和數理統計的方法可測算風險事故發生的概率及其損失程度，並且可構造出損失分布的模型，成為風險估測的基礎。例如，在人壽保險中，根據精算原理，利用對各年齡段人群的長期觀察得到的大量死亡記錄，就可以測算各個年齡段的人的死亡率，進而根據死亡率計算人壽保險的保險費率。

『貳』 離散模型和連續模型的優缺點

首先聲明，我只是個搞生物競賽的，假如你對這個一無所知的話，也許我略知道一點，試著解釋一下吧。
人口模型有離散的嗎？好像不是吧。離散模型適用於許多一年生植物與昆蟲，其特點是種群各世代不相重疊（說白了，也就是子代出生看不見它爹媽了的）。有人告訴我說一些原生動物的裂體生殖也適用的，因為它們的親代變成了子代。
公式： Nt+1=R0Nt (t+1,t,0是下標，我打不出了）
Nt為t世代種群大小，Nt+1是t世代下一代。
這個挺好理解的吧。
生物書上明確地說，人和多數獸類其種群增長是連續的，用微分方程描述。
連續增長也就是說，你在什麼時候找那麼個種群看看，它都是有老有少，幾代在一起的，對人類當然是這樣。
標準的連續增長模型方程式dN/dt=(b-d)N=rN 積分式Nt=N0e^rt(0為下標）
在很短的時間dt內,b,d為瞬時出生率、死亡率，N為種群大小。r為每員增長率，與密度無關（這里的離散模型和連續模型）都是與密度無關的。
把考慮與密度有關，就有了邏輯斯諦（logistic）方程：
dN/dt=rN(1-N/K).
K即環境容納量。也就是說，K為環境可容納的最多個體數，每個個體就佔有1/K的空間。可供種群繼續增長的空間也就是（1-N/K)了。對照上面的連續增長模型會好理解一些。
所以說，離散模型和連續模型適用於不同對象，當然有上面所說的區別，但不能比較優缺點吧。非要比較，那我只好告訴你，離散模型更簡單啦。
估計你是個學地理的吧。祝你好運嘍。

『叄』 描述離散時間系統的數學模型為___

描述離散時間系統的數學模型為 【差分方程】

『肆』 精算模型考試內容

A、基本風險模型(分數比例約為34.3%)

?1.生存分析的基本函數及生存模型：掌握對一元生存模型和多元生存模型進行分析的基本函數的概念及其相互關系；常用參數生存模型的假設及結果。

?2.生命表：掌握生命表函數與生存分析函數之間的關系，特別是不同假設下整數年齡間生命表函數的推導；選擇--終極生命表的有關計算。

?3.理賠額和理賠次數的分布：常見的損失額分布以及不同賠償方式下理賠額的分布；單個保單理賠次數的分布；不同結構函數下保單組合理賠次數的分布以及相關性保單組合理賠次數的分布。

?4.短期個體風險模型：單個保單的理賠分布；獨立和分布的計算；矩母函數；中心極限定理的應用。

?5.短期聚合風險模型：理賠總量模型；復合泊松分布及其性質；聚合理賠量的近似模型。

?6.破產模型：連續時間與離散時間的盈餘過程與破產概率；總理賠過程；破產概率；調節系數；最優再保險與調節系數；布朗運動風險過程。

?B、模型的估計和選擇(分數比例約為28.6%)

?

1.經驗模型：(1)掌握非完整數據生存函數的Kaplan-Meier乘積極限估計、危險率函數的Nelson-Aalen估計；(2)掌握 生存函數區間估計、Greenwood方差近似及相應的區間估計；(4)掌握三種常見核函數的密度估計方法，熟悉大樣本的Kaplan-Meier近似計 算方法，熟悉多元終止概率的計算。

?2.參數模型的估計：(1)掌握完整樣本數據下個體數據和分組數據的矩估計、分位數估計和極大似然估計方法；(2)掌握非完整樣本數據(存在刪 失和截斷的數據)的矩估計和極大似然估計方法；(3)熟悉二元變數模型、和模型、Cox模型、廣義線性模型等多變數參數模型的參數估計。

?3.參數模型的檢驗和選擇：(1)學會運用p-p圖、Q-Q圖和平均剩餘生命圖等圖形來直觀選擇合適分布的方法；(3)掌握利用x2擬合優度檢驗、K-S檢驗、Anderson-Darling檢驗和似然比檢驗進行分布擬合效果檢驗或分布選擇的方法。

?C、模型的調整和隨機模擬(分數比例約為37.1%)

?1.修勻理論：掌握表格數據修勻、參數修勻的各種方法。對於表格數據修勻，要掌握移動加權平均修勻法、Whittaker修勻、Bayes修勻 的概念及相關計算，掌握二維Whittaker修勻的方法及相關計算；對於參數修勻，要掌握對於三種含參數的人口模型(Gompertz、 Makeham、Weibull)估計的方法，掌握分段參數修勻、光滑連接修勻的方法及相關計算。

?2.信度理論：熟悉各種信度模型，如有限波動信度、貝葉斯信度、Bühlmann模型、Bühlmann-Straub模型中信度估計的計算方法；熟悉使用經驗貝葉斯方法估計非參數、半參數和參數模式下的結構參數並計算信度估計值。

?3.隨機模擬：隨機數的產生方法；離散隨機變數與連續隨機變數的模擬；熟悉使用Bootstrap方法計算均方誤差；熟悉MCMC模擬的簡單應用。

『伍』 計算機模擬的離散時間模型的模擬

離散時間模型中的時間表示為整數序列（代表某一時間單位的整數倍），只考慮系統在這些時刻上的狀態變化。這種模型的一個典型模擬程序包括下列步驟：①置模擬時間T 的初始值為t0。②置狀態變數的初始值。③給出當前模擬時間輸入變數的值後，根據模型中的狀態轉移函數，確定在下一時刻T=t+h狀態變數的值。再根據模型中的輸出函數確定在該時刻輸出變數的值。 ④把模擬時間T 推進一個單位時間h。⑤檢查模擬時間T是否達到預定終止時刻。若已達到即停止；否則轉移到步驟③。

『陸』 離散時間cloglog生存模型是什麼

1、易維護
採用面向對象思想設計的結構，可讀性高，由於繼承的存在，即使改變需求，那麼維護也只是在局部模塊，所以維護起來是非常方便和較低成本的。
2、質量高
在設計時，可重用現有的，在以前的項目的領域中已被測試過的類使系統滿足業務需求並具有較高的質量。
3、效率高
在軟體開發時，根據設計的需要對現實世界的事物進行抽象，產生類。使用這樣的方法解決問題，接近於日常生活和自然的思考方式，勢必提高軟體開發的效率和質量。
4、易擴展
由於繼承、封裝、多態的特性，自然設計出高內聚、低耦合的系統結構，使得系統更靈活、更容易擴展，而且成本較低。

『柒』 離散時間風險模型怎麼計算發病率

等會讓他賤女人託付給今天給人家的